model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy')多分类

如果是多分类问题，我们可以使用交叉熵损失函数来度量模型的表现。对于多分类问题，有两种交叉熵损失函数可供选择：分类交叉熵损失函数和稀疏分类交叉熵损失函数。

对于分类交叉熵损失函数，我们需要将标签转换成 one-hot 编码形式，例如，如果我们有 3 个类别，那么标签 2 将被转换成 [0,0,1]。模型的输出也应该是一个 3 维的向量，其中每个元素表示属于该类别的概率。

对于稀疏分类交叉熵损失函数，我们可以将标签转换成整数形式，例如，如果我们有 3 个类别，那么标签 2 将被转换成 2。此时，模型的输出应该是一个 2 维的向量，其中每个元素表示属于该类别的概率。

因此，对于多分类问题，我们可以使用以下方式编译模型：

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

或者

model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

其中，'categorical_crossentropy' 表示分类交叉熵损失函数，'sparse_categorical_crossentropy' 表示稀疏分类交叉熵损失函数。同时，我们也可以指定其他的优化器和评估指标。

相关问题

optimizer = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(optimizer=optimizer, loss = "binary_crossentropy", metrics= ["accuracy"])

这是一个使用 TensorFlow 搭建神经网络模型的代码段。其中，optimizer 选用了 Adam 优化器，学习率为 0.001。模型的损失函数为二元交叉熵（binary_crossentropy），评价指标为准确率（accuracy）。这里的 model 是指已经搭建好的神经网络模型，通过调用 compile() 函数进行编译。编译后的模型可以用于训练和预测。

model.compile( optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['binary_accuracy'], )是什么意思

这段代码是用于编译模型的，具体含义如下：

- optimizer='adam'：使用Adam优化器来优化模型。
- loss='binary_crossentropy'：使用二元交叉熵作为损失函数来训练模型。
- metrics=['binary_accuracy']：使用二元分类准确率作为模型的评估指标。